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研究人员提出利用声波和phi-bits构建神经形态设备，以更好地模拟生物神经元，有望实现更快、更节能的计算，用于模式识别和数据分析。
研究人员构建了一种范德华晶体，该晶体能够模拟神经元细胞，实现光驱动学习，这是向神经形态计算迈出的一步。
西北大学的研究人员用二硫化钼和石墨烯墨水打印出了人工神经元，能产生生物逼真的电脉冲，活体小鼠脑细胞将其识别为自然信号。这一突破对节能的神经形态计算意义重大。